基于粗糙集属性约简算法和支持向量机的短期负荷预测

摘要：

结合粗糙集和支持向量机两种智能算法提出了短期负荷预测模型.首先根据历史数据建立属性决策表,通过属性约简算法对数据进行挖掘,找到影响负荷的核心因素,然后将它们作为支持向量机的输入矢量来预测负荷.算例结果表明,新模型与按经验选取输入矢量的传统支持向量机模型相比,预测精度有了很大的提高且更适用于短期负荷预测.

关键词：粗糙集、支持向量机、短期负荷预测、属性约简算法

所属期刊栏目：30

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2006-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：56-59,70